基于模型的网络Meta分析(Model based network Meta-analysis,MBNMA)通过剂量和/或时间响应模型分析可克服上述缺陷,将直接和间接比较的证据,获得更为精确的相对效应估计[3,4]。MBNMA所基于的数学模型包括线性模型、指数模型、 Emax模型、指数风险模型等多种形式,模型的选择主要取决于药效学响应值类型[3]。 本文将以Em...
【基于模型的剂量-效应网络Meta分析,来看实例演示!】在药物研发过程中,常涉及药物不同剂量的药效动力学的临床试验,此类试验数据特征通常由药物的剂量-效应和时间过程关系来表征。开展同类药物不同剂量之间、或者不同类药物不同剂量之间剂量-效应关系的比较研究,对于新药的安全性、有效性及临床决策具有重要意义。网络Meta...
基于模型的Meta分析MBNMAdose程序包本文介绍基于模型的剂量-效应网络Meta分析,该分析模型将剂量与效应通过不同的数学模型与网络Meta分析模型整合,进而正确刻画量效关系,给出混合比较的结果,增加效应量估计精度,提高模型参数的可解释性.MBNMAdose程序包以该模型为基础,整合了数据处理,模型选择与估计,一致性分析,排序,...
基于模型的网络Meta分析(Model based network Meta-analysis,MBNMA)通过剂量和/或时间响应模型分析可克服上述缺陷,将直接和间接比较的证据,获得更为精确的相对效应估计[3,4]。MBNMA所基于的数学模型包括线性模型、指数模型、 Emax模型、指数风险模型等多种形式,模型的选择主要取决于药效学响应值类型[3]。 本文将以Em...
MBNMAdose包是贝叶斯统计的框架下基于模型的剂量效应网络Meta分析的程序包,其整合了数据处理、模型选择与估计、一致性分析、排序、预测等多种功能。该包囊括了线性模型、指数模型、限制性样条模型和Emax模型等多种常用模型。此外允许研究者自定义函数模型。该包避免了核心代码修改的过程,大大提高分析效率。
MBNMAdose包是贝叶斯统计的框架下基于模型的剂量效应网络Meta分析的程序包,其整合了数据处理、模型选择与估计、一致性分析、排序、预测等多种功能。该包囊括了线性模型、指数模型、限制性样条模型和Emax模型等多种常用模型。此外允许研究者自定义函数模型。该包避免了核心代码修改的过程,大大提高分析效率。
MBNMAdose包是贝叶斯统计的框架下基于模型的剂量效应网络Meta分析的程序包,其整合了数据处理、模型选择与估计、一致性分析、排序、预测等多种功能。该包囊括了线性模型、指数模型、限制性样条模型和Emax模型等多种常用模型。此外允许研究者自定义函数模型。该包避免了核心代码修改的过程,大大提高分析效率。
MBNMAdose包是贝叶斯统计的框架下基于模型的剂量效应网络Meta分析的程序包,其整合了数据处理、模型选择与估计、一致性分析、排序、预测等多种功能。该包囊括了线性模型、指数模型、限制性样条模型和Emax模型等多种常用模型。此外允许研究者自定义函数模型。该...